GCP の IAM をおさらいしよう
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 6日目の記事です。 TL;DR本記事ではGoogle Cloud Platform (GCP) での ユーザーや権限を管理する IAM について整理していきます。 はじめにクラウドを使う上で、ユーザー管理や権限管理は重要ですよね。GCP を使う際に、どのようにユーザー管理できるのか、権限管理や認証を整理してみようと思います。GCP では権限管理を Identity and Access Management（ IAM ）というもので管理しています。IAMでは、誰が、どのような操作を、何に対して行えるかというものを定義・管理します。これによりアカウントの追加・削除や権限付与がシンプルになり、管理が容易になります。 IAMのユーザーと権限GCP で利用できるアカウ
オフィスの CO2 濃度と温湿度を可視化する、社内向け IoT サービスを作った - iizukak の雑記
この記事は LeapMind Advent Calendar 2019 1 日目の記事です。 概要 オフィスの空気の質を監視したいというのは割とよくある需要だと思うのですが、手頃な製品は市販されていなさそうです。ので作ってみた、というのが本記事になります。具体的には、CO2 濃度と温度、湿度センサを取り付けたデバイスを実装し、サーバにデータを送信して可視化する IoT システムです。開発時の要件は次の通りでした。 デバイス CO2 (二酸化炭素) 濃度が測定できる 温度が測定できる 湿度が測定できる 一定期間ごとに (1 分間ごとなど) データを Wi-Fi 経由でサーバに送信できる 1 台 5000 円以下 デバイスへのプログラムのデプロイが容易である 実装が容易。電子工作初心者でも作れる 可視化 集まったデータはブラウザで時系列で可視化できる それとは別に各拠点のデータをひと目で分かる
近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記
久しぶりにペラペラな思いつきを書き捨てて、寝ます。 2、3年前ぐらいにSIerやコンサルでTreasure Dataとか使ってマネージドDWH作ろうぜっていう風潮が流行って、今は運用フェーズに入ってどこも結構苦しんでるってのが僕のすごく狭い観測範囲での印象。 AWSのReadshiftしかり。 なぜ苦しんでるかっていうと、言うほどスケールしないからであり、言うほどマネージドじゃないから。 Treasure Dataは基本的に割当メモリが固定でオートスケールしないので、ピーク時に合わせて必要なメモリを確保しておかないといけない。そうなるとメモリ使用量とか負荷とかをモニタリングしないといけないわけだけど、Saasだから内部のアーキテクチャが隠蔽されていていちいちサポートに問い合わせないといけなかったりする。 Redshiftの場合はそもそも自前でクラスタ管理しなくちゃいけないのでそれが大変って
BigQuery におけるコスト最適化の ベスト プラクティス | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 9 月 25 日に Cloud Blog に 投稿されたものの抄訳です。 あらゆる業務のデータが各所に分散する今日の状況において、データ ウェアハウスの運営、管理は厄介で手間のかかる作業となりがちです。こうしたデータの急激な増加に対応してシステムをスケーリングし、日々の運用を維持することは、これまでになく大きな課題となっています。課題はそれだけではありません。データ ウェアハウスをアップグレードするときにダウンタイムをできるだけ短くする、ML や AI に向けた取り組みを支えてビジネスニーズに応えるなどの必要にも迫られています。Google Cloud のサーバーレス、エンタープライズ向けデータ ウェアハウスである BigQuery は、インフラ管理に手間を取られず分析作業に集中できるという点が評価され、数々の企業に導入されています。 BigQuery
Cloud Identityで構築するCompute Engine 共有VPC
本格的にGCPを使い始め、複数のプロジェクトを管理するようになると、インターネット越しでなく、内部IPアドレスを使用してプロジェクト間のCompute Engine(以降、GCE)インスタンス同士を通信させたい、という要件が生まれて来るのではないでしょうか？ 通常、個々のプロジェクト内に作成された各々のVPC Networkは、プロジェクトごとに独立しているのですが、「共有VPC」機能を使うことで複数プロジェクトをまたぐVPCを構築可能です。 別のやり方として、プロジェクト間でVPNを構築することも可能ですが、共有VPCはシンプルに、「同一のVPC Networkを延長する」イメージで利用できます。 本記事では、大きく分けて「Cloud Identityアカウントの作成」と「共有VPCの構成」を解説します。 前者は、共有VPCに必要となる「組織」を設定できる「Cloud Identityア
[GCP] GCPサービスを勝手にまとめてみた(セキュリティ編) - Qiita
Binary Authorization 信頼できるコンテナのみを Kubernetes Engine にデプロイ。 Binary Authorization は、Google Kubernetes Engine（GKE）に信頼できるコンテナ イメージのみがデプロイされることを保証するデプロイ時のセキュリティ管理サービスです。Binary Authorization を使用すると、開発プロセス時に、信頼できる機関によるイメージへの署名を必須にして、デプロイ時にその署名を検証する過程を導入できます。検証プロセスを適用することで、適切であると認められたイメージのみがビルドとリリースのプロセスに統合されるため、コンテナの環境をより厳密に制御できます。 <機能> ポリシーの作成 ポリシーの検証と適用 Cloud Security Command Center の統合 監査ログ Cloud KMS
![[GCP] GCPサービスを勝手にまとめてみた(セキュリティ編) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/86c32e0cea7c9a51149874619481d9500953e6e0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCR0NQJTVEJTIwR0NQJUUzJTgyJUI1JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTkzJUUzJTgyJUI5JUUzJTgyJTkyJUU1JThCJTlEJUU2JTg5JThCJUUzJTgxJUFCJUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJUE4JUUzJTgyJTgxJUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgxJTlGJTI4JUUzJTgyJUJCJUUzJTgyJUFEJUUzJTgzJUE1JUUzJTgzJUFBJUUzJTgzJTg2JUUzJTgyJUEzJUU3JUI3JUE4JTI5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz02MDQyNTk3Yjg4ZWExMWFiYzRkYzE3ZTZiNzZlNDhiOQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDByaXNhMDMyMCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ODI0M2Q1NmU4OTA2NDM5ZWVmZDNlMjg4ODE0MzkzNDc%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dbca447788fd5a83e42ad032be383c7ac)
Google Cloud Run で社内フリードリンク在庫判定ボットを作ってみた。 - スタディサプリ Product Team Blog
はじめまして、データプロダクト開発チームの@yuu_itoです。 一緒に仕事をしている@toohskとフリードリンクの在庫判定をするSlackボットを作成しましたので紹介します。 フリードリンクとフリードリンク在庫判定ボットとは システム構成 Google Cloud Run について Google Cloud Functions から Cloud Run に移行するためにしたこと 1. Dockerfileの追加 2. Pythonコードの修正 画像分類モデルについて 動作結果 ハマったところ まとめ フリードリンクとフリードリンク在庫判定ボットとは Quipperでは福利厚生の一環として、社内でフリードリンクが提供されています。 フリードリンクの冷蔵庫はオフィスエリアの一角にあり定期的に充填されています。 既にWebカメラを搭載したRaspberry Piで定期的に様子を撮影しており、
GCPの新サービス「Cloud Run」を「Django」で試す — HACK The Nikkei
インターン生の高橋です．iOS アプリや 社内 API などの開発を行なっています． GCP の新サービスである Cloud Run を利用したので，簡単にご紹介したいと思います． Cloud Run とは サーバレスとコンテナ化を統合した Google Cloud Platform の新サービス．現在ベータ版． 2019/4/9 に開催された Google Cloud Next カンファレンスで発表された． なぜ Cloud Run を使ったのか？ 1. サーバレス サーバ領域に意識を割くことなくサービスの中心となる開発を進められる．そして自動スケーリング，使用した分だけの課金で良い，という利点もある．ステートレスな関数の集まりとなるため，マイクロサービスと組み合わせることが多くなる． 2. Docker によるコンテナ化 Docker を用いたコンテナ化では，Dockerfile を用
Rails アプリケーションを Cloud Run にデプロイする - こうさくきろく
Cloud Run（Cloud Run on GKE でないほう）に Rails アプリケーションをデプロイします。 デプロイは下記の流れで進めます。 Rails アプリの Docker イメージをローカルで作成して、Container Registry に Push Cloud SQL インスタンスとデータベースを作成 ローカルで Cloud SQL Proxy を使って Schema Migration を実行 Cloud Run にアプリケーションをデプロイ 今回作成したソースコードは下記においてあります。 scripts/ 以下に gcloud コマンドの実行サンプルもおいてあります。 github.com Cloud Run Cloud Run は GCP での Knative のマネージドサービスです。 cloud.google.com cloud.google.com Kna
「GCP 認定資格チャレンジ - デベロッパー 編」キャンペーンをスタート | Google Cloud 公式ブログ
クラウド テクノロジーが IT の主流となりつつある昨今、多くの企業にとって、クラウドのスキルを持つ技術者の確保が大きな課題となっています。一方で、オンプレミスなど従来からのテクニカル スキルを持つ技術者にとっては、クラウド テクノロジーを学ぶことが今後のキャリアに重要な価値をもたらします。 こうした状況をふまえ、Google Cloud では今年 1 月に発表したように、クラウド スキルの向上支援を本年の重要項目として取り上げています。クラウドの成功に特に必要とされる人材の確保に直結するよう、認定資格のラインアップを増やすとともに、資格取得を支援するトレーニングの提供も推進しています。 このたび、Google Cloud Japan では、今年新たに提供を開始した「Google Cloud 認定 Professional Cloud Developer」の認定資格を、日本語にて提供開始い
GCPでCloud Functionsを作る際の個人的なTIPS - selmertsxの素振り日記
この記事は技術同人誌Advent Calendar 2018の19日目の記事です。 こんにちは。 @selmertsxです。主にRailsのサーバーサイドエンジニアをやってます。 技術同人誌 Advent Calendarということで、今年の11月にNextPublishing様から出版させて頂いたAmazon Web Servicesサーバーレスレシピ という本に書ききれなかった、「Serverlessでチャットボットを作る」というお話を、僕が以前作った serverless-prpolice というslack botを題材にお話をさせていただこうと思っていました。 しかしながら、最近の業務ではGCP(Google Cloud Platform) のCloud Functionsを利用していることが多く、そちらのキャッチアップをしたいなぁという気持ちになりました。そこで、最近作った Cl
Google Cloud Next 2019 in SF , BigQuery 関連発表まとめ
Google Cloud Next 2019 in SF が 4 月 9 - 11 日で開催されました。その中での BigQuery 関連の発表をまとめました。 BigQuery だけでも盛り沢山ですね。 BigQueryBigQuery では複数の関数が追加されたほか、 Partition の新しい型のサポート、定額プランがより使いやすくなるなどの発表がありました。BigQuery Storage API は BigQuery に格納されたデータのバルクでの取り出しが高速になり、projection などにも対応しています。Dataflow や Hadoop/Spark のマネージドサービスである Dataproc などでもより高速に BigQuery のデータが処理できるようになりました。これにより、 BigQuery は単なるデータウェアハウスとしてだけではなく、 BigQuery
Google Cloud Next '19で発表された新機能を紹介します！ (Cloud Run, BigQuery Storage API, Cloud Data Fusion) - ZOZO TECH BLOG
こんにちは！ App EngineのスタンダードランタイムにRubyが追加されて喜んでいるバックエンドエンジニアのりほやん（高木）と、オレンジ色のチンアナゴは実はニシキアナゴという別種だったことに驚きを禁じ得ない塩ちゃん（塩崎）です。 4/9, 10, 11の期間で開催されたGoogle Cloud Next '19にZOZOテクノロジーズから高木と塩崎が参加しました! GCPの新しい機能や活用についての事例が多く紹介されました。 その中でも2人がカンファレンスで気になった技術を紹介します。 Cloud Run Cloud Runとは Cloud Runの特徴 実際に使ってみる 1. アプリケーションの準備 2. コンテナイメージをビルドする 3. Cloud Runにサービスを作成する App Engineとの違い サービスの比較 各サービスの概要 App Engine Cloud Ru
How and why we migrated from Heroku to Kubernetes | Rainforest QA Blog | Software Testing Guides
Until late last year, Rainforest ran most of our production applications on Heroku. Heroku was a terrific platform for Rainforest in many ways: it allowed us to scale and remain agile without hiring a large Ops team, and the overall developer experience is unparalleled. But in 2018 it became clear that we were beginning to outgrow Heroku. We ended up moving to Google Cloud Platform (GCP) with most
GKEでなるべく安くKubernetesクラスタを作成してPrometheus + Grafanaを使ってみる Part2 -Ingress編- - Qiita
GKEでなるべく安くKubernetesクラスタを作成してPrometheus + Grafanaを使ってみる Part2 -Ingress編-kubernetesGKEGoogleCloud タイトルの通りGKE (Google Kubernetes Engine)でKubernetesクラスタを作成して、その上でPrometheusとGrafanaを動かしてみます。 前回クラスタを作成したので今回はIngressを追加します。 Ingressを追加することで、クラスタ内のサービスにインターネットからアクセスできるようになります。 はじめに Ingressは普通にGKEで作成すると、Ingress ControllerがGCPのロードバランサーを作成します。 しかしこれが高い…。月額18ドルも掛かります。 そこでGCPのロードバランサーの代わりにnginx-ingressというNGINX
AWSとGCPをいくつかの観点で比較してみたメモ - えいのうにっき
Google Cloud の認定資格、Professional Cloud Architect が最近気になっている。 cloud.google.com なぜ気になっているかというと、業務上プラスになることがありそう、ということはさることながら、以下の記事を読み「合格すると認定グッズがもらえる」「リュック（デイバッグ）良さそう！」と思ったこと、というのが実は大きい。物欲。 medium.com この気分がどこまで続くかはさておき、ゆるゆると勉強しはじめたのは事実。勉強も、手元でいろいろと整理しながらやっており、その整理したものについてこのブログにもメモしておきたい。もしかしたら資格取得以外の目的でも誰かの役に立つかもしれない。。ということで書いてる。 今回は、AWSとGCPをいくつかの観点で比較・整理してみたもののメモ。 AWSとGCPの比較 リージョン・ゾーン AWSでは、あるリージョン
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Cloud Identityを利用して新規に組織リソースを得る場合のチェックリスト: ありがちな落とし穴3選
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